1.确保你安装了Anaconda。可以从网址(Anaconda | Anaconda Distribution)里下载。 2.创建虚拟环境: 3.安装tensorflow 4.检查是否已经安装成功: 5.一些报错的处理 写在前面: 最近老师要求安装tensorflow,配置相关的一些环境,我上网查了一下,发现有些教程居然是直接在官网上下载的,欸,我就奇怪了,就我一个因为网速问题...
1)下载并安装显卡驱动 前往Nividia官网,下载并安装对应的显卡驱动,博主根据自己的显卡配置,选择如下: 2)下载并安装Microsoft Visual Studio windows官网下载Microsoft Visual Studio,并安装Microsoft Visual Studio 3)下载并安装NVIDIA CUDA Toolkit 检查软件版本和硬件要求,我们将使用下面版本: 我们将安装CUDA版本11.2,但请...
TensorFlow已成功安装并能够支持GPU 额外 由于使用的 TensorFlow 版本为2.10。这意味着当你在使用最新的 TensorFlow-datasets 时可能会遇到依赖冲突等问题,表现为: 此时你需要将 tensorflow-metadata 与 tensorflow_datasets 回退至早前版本以解决此问题。在当前环境中运行: pipinstalltensorflow-metadata==1.13.0 pipinstall...
import matplotlib.pyplotaspltfromsklearn import datasets # 样本数据集,两个特征列,两个分类二分类不需要onehot编码,直接将类别转换为0和1,分别代表正样本的概率。 X,y=datasets.make_classification(n_samples=200, n_features=2, n_informative=2, n_redundant=0,n_repeated=0, n_classes=2, n_clusters_...
TensorFlow 2.0 高度集成 TensorRT，并在谷歌云的英伟达 T4 云 GPU 的推理过程中通过改进的 API 实现更好的使用性和高性能。TensorFlow 中构建模型至关重要的一点是对训练和验证数据的有效访问。因此，谷歌推出了 TensorFlow Datasets，从而为包含图像、文本、视频等各类数据的众多数据集提供一个标准访问界面。TensorFlow...
importtensorflowastfmnist=tf.keras.datasets.mnist(x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data()x_train,x_test=x_train/255.0,x_test/255.0model=tf.keras.models.Sequential([tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28,28)),tf.keras.layers.Dense(128,activation='relu'),tf.keras.layers.Dr...
mnist=tf.keras.datasets.mnist # 加载的数据分位训练集、测试集; # 由于图片的像素范围是0~255,我们把它变成0~1的范围,于是每张图像(训练集、测试集)都除以255。(x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data()x_train,x_test=x_train/255.0,x_test/255.0# 模型结构是各层堆叠起来的,使用搭建...
在安装tensorflow_datasets包遇到以下问题 问题1: import tensorflow_datasets时遇到ImportError: cannot import name 'auto' 解决方法:安装最新的tqdm之后重启kernel pip install tqdm pip install --upgrade tqdm restart kernel 问题2: 使用(train_data, test_data), info = tfds.load( 'imdb_reviews/subwords8k'...
TensorFlow数据集提供了一组可用于TensorFlow的数据集。它处理下载和准备数据并构建数据tf.data.Dataset。详细了解如何使用tf.Data此处加载图像数据集。首先通过pip安装TensorFlow Datasets python包: https://www.tensorflow.org/alpha/tutorials/load_data/images ...